基于动态规划算法的混联混合动力汽车控制策略

第41卷 第4期吉林大学学报(工学版) Vol.41 No.4 2011年7月Journal o f Jilin U niv ersity(Engineering and T echnolo gy Edition) July2011基于动态规划算法的混联混合动力汽车控制策略左义和1,2,项昌乐1,2,闫清东1,2,王伟达1(1.北京理工大学机械与车辆工程学院,北京100081;2.北京理工大学车辆传动国家重点实验室,北京100081)摘 要:针对某混联型混合动力汽车的布置形式,构建了整车控制数学模型。

利用动态规划方法,提出了以控制整个循环发动机燃油消耗最低和电池SOC维持在理想值为目标的优化函数。

提出了动态限制SOC区域模型。

设计了动态规划全局搜索算法。

进行了换档逻辑的优化。

仿真对比了基于功率跟随的混联汽车控制策略、动态规划方法以及改进的功率跟随策略。

结果显示,动态规划方法可以作为其他控制策略的评价参考,可以改善功率跟随控制策略控制效果。

关键词:车辆工程;混联混合动力汽车;动态规划;荷电状态;换档逻辑中图分类号:U462.3 文献标志码:A 文章编号:1671 5497(2011)04 0898 06Parallel serial hybrid electrical vehicle control strategybased on dynamic programming algorithmZUO Yi he1,2,XIANG Chang le1,2,YAN Qing dong1,2,WANG Wei da1(1.School of Mechanical Engineering,Beij ing I nstitute of T echnology,Beij ing100081,China;2.N ational K ey L abor ator y of V ehicle T r ansmission,Beij ing I ns ti tute o f T echnology,Beij ing100081,China)Abstract:According to the configuratio n of a cer tain parallel serial hybrid electric vehicle(PSH EV),a mathematical m odel w as built for the vehicle control.A n optimizatio n function w as proposed taking the eng ine fuel consumptio n m inimization and the state o f charge(SOC)idealization in the w hole operation cy cle as the targ ets.A dynamically limited SOC region m odel w as built.A glo bal sear ch algorithm w as desig ned for the dynamic progr am ming.The shifting lo gic w as also optim ized.The PSH EV co ntro l strateg y based o n the pow er tracking algo rithm,that based o n the dy nam ic pro gramm ing and that based o n the improved pow er tracking alg orithm w ere com pared each other and the results show that the dy namic pro gramm ing algorithm can be reg arded as the reference of judgement for o ther co ntrol strategies,and can be used as to improve the control effectiveness of pow er tr acking co ntro l strategies.Key words:vehicle eng ineering;parallel ser ial hybrid electr ic vehicle(PSH EV);dy nam ic pro gramm ing;state of char ge;shift lo gic收稿日期:2009 09 06.基金项目: 十一五 国防预先研究项目.作者简介:左义和(1984 ),男,博士研究生.研究方向:混合动力汽车能量管理及控制技术.E mail:zuoyihe19841228@y aho o.co 第4期左义和,等:基于动态规划算法的混联混合动力汽车控制策略混合动力汽车能量管理算法是混合动力汽车整车控制技术中的核心技术,成为各国学者研究的热点。

针对混联型混合动力汽车采用基于经验的功率跟随规则逻辑门限的控制策略时,其控制效果不是整个系统最优的,许多学者提出了基于各种优化算法的数学模型,如基于模糊逻辑算法、神经网络算法、动态规划算法[1 5]、基于马尔可夫链的随机动态规划算法[6 9]等,但是其中只有动态规划算法可以作为其他控制策略控制效果的参考。

目前,国内外学者对串、并联[1 2]、混联动态规划算法的研究大都采用基于复杂的带非线性约束的SQP 方法求解动态规划算法[3 9],而且在电池荷电状态SOC 搜索时均未考虑电池本身特性在特定时间步长内有充放电上下限,造成单步搜索时也需对SOC 进行全局上下限范围内的搜索,增加了系统搜索维数,容易带来算法的 维灾难 。

本文提出动态限制SOC 搜索方法,大大减小SOC 搜索维数,并且设计了动态规划全局搜索算法。

本文算法简单有效,摒弃了以往复杂的SQP 方法,对换档逻辑也进行了优化,将得到的优化换档逻辑带入基于功率跟随规则逻辑门限的控制策略中。

仿真结果证实了动态规划算法的有效性,可以作为其他控制策略的评价参考,并且可以基于动态规划算法计算结果改善基本控制策略控制效果。

1 整车数学模型本文研究的混联混合动力汽车(PSH EV)的传动布置简图如图1所示。

图1 PSHEV 传动简图Fig.1 PSHEV transmission configuration发动机经过一级齿轮系组成的增速箱后接到行星排上的行星架,齿圈接电动机M /G 1,太阳轮接发电机M /G 2,M/G 1后面接了一个三档的变速箱,将动力传递给车轮驱动车辆行驶。

太阳轮上放置了一个制动器Z 1,以实现发动机单独驱动模式,齿圈上放置了一个制动器Z 2,配合发电机M/G 2拖动发动机时用,以及一个离合器C 1,分离时实现车辆纯电动模式行驶。

1.1 整车系统方程根据整车系统布置,基于行星排功率流入和流出情况可以获得系统功率平衡方程如下:P des =P e +P g +P m +P mech(1)P des =T wh wh (2)P e =T e e (3)P m =T m m (4)P g =T g g(5)P bat =P g / g +P m / m(6)式中:P des 、P e 、P g 、P m 、P mech 、P bat 分别代表车辆总需求功率、发动机功率、发电机M/G 2功率、电动机M /G 1功率、机械制动器功率、电池组充放电功率;T w h 、T e 、T m 、T g 分别为地面产生的阻力矩、发动机转矩、电动机转矩、发电机转矩; wh 、 e 、 g 、 m 分别表示车轮转速、发动机转速、发电机转速、电动机转速。

m(g)=m_m(g_m),M /G 1(G 2)电动时1/ m_g(g_g),M /G 1(G 2)发电时其效率由当前电机转速、转矩形成的效率三维MAP 图插值决定。

从上面功率方程可以看出,因为从发动机端传递到齿圈端的机械流转矩在动态过程中是无法预测和计算的,所以导致研究的混联型结构只能从功率线性关系出发进行计算,而不能从转矩关系出发进行计算。

这与以往串并联混合动力不一样,还需通过控制转矩和转速间接达到系统功率899吉林大学学报(工学版)第41卷平衡。

1.2 各部分功率计算(1)总需求功率P des(W)计算车轮转速 wh(rad/s)已知,根据汽车理论,汽车的行驶阻力矩可表示为T wh=(mgf+C d A V2/21.15+ ma)R w h(7)=1+[J wh+(J e+J mot)I g(i)2]/(mR2wh)(8)V=3.6 wh R wh(9)式中:m、g、C d、A、V、 、a、f、R wh、J wh、J e、J mot、I g(i)、i分别表示整车质量(kg)、重力加速度(m/s2)、空气阻力系数、车辆迎风面积(m2)、车速(km/h)、汽车旋转质量换算系数、车辆加速度(m/s2)、地面滚动阻力系数、轮胎半径(m)、车轮转动惯量(kg m2)、发动机转动惯量(kg m2)、电动机转动惯量(kg m2)、变速箱传动比(是档位的函数)、当前变速箱档位。

(2)电池功率计算将电池模型等效为简单内阻模型,电池充放电内阻R dis、R chg以及电池端电压V oc是电池荷电状态的一元非线性关系。

所以电池功率计算公式如下:P bat=V2oc-V2ter4R(10)V ter=V oc- SOC(2 3600 R C bat)(11)R=R chg, SOC 0 R dis, SOC<0式中: SOC、V ter、C bat分别为电池荷电状态的改变量、电池组端电压(V)、电池总容量(A h)。

2 动态规划算法2.1 动态规划数学模型动态规划方法是一种多步骤优化算法,考虑实际车辆传动系统响应时间,将采样时间设为T =1s,采用逆向动态求解算法,将特定循环工况离散成N份,从第N步开始向前一步一步地计算,计算每一步时,都要以特定优化控制目标为目的,从而获得动态规划中优化控制的控制变量。

针对研究对象,制定每一步的控制目标为发动机燃油消耗最低以及维持电池的SOC在特定目标值。

构建单步m控制目标函数为J m min=Q m e+ (SOC m-SOC tar)2(12)整个循环的总体控制目标为m inN+1m=1J m min=N+1m=1[Q m e+ (SOC m-SOC tar)2](13)控制变量选择为:发动机转矩T e(N m)、电动机转矩T m(N m)、变速箱档位i(i {0,1,2, 3},0代表空档。